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卷积神经网络，简称CNN，是深度学习中最重要的模型之一。它专门设计用来处理具有网格结构的数据，比如图像。CNN通过模拟人类视觉皮层的工作机制，能够自动从图像中提取有用的特征，并用于图像分类、目标检测等任务。
卷积层是CNN的核心组件。它使用一组可学习的滤波器，也叫卷积核，对输入图像进行卷积操作。每个卷积核在输入图像上滑动，计算对应位置的点积，生成特征图。通过这种方式，卷积层能够提取图像的局部特征，比如边缘、纹理和形状等重要信息。
在卷积操作之后，通常会应用激活函数，最常用的是ReLU函数。ReLU将所有负值设为零，保留正值，这增加了网络的非线性能力。接下来是池化层，它用于降低特征图的空间维度，减少参数数量和计算量。最大池化取区域内的最大值，平均池化取区域内的平均值。
经过多个卷积层和池化层提取特征后，将最终的特征图展平成一个向量，然后连接到全连接层。全连接层的作用是将提取到的特征进行组合，用于最终的分类任务。输出层通常使用Softmax激活函数，将输出转换为概率分布，表示输入图像属于每个类别的可能性。
CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，包括图像分类、目标检测、人脸识别、医学图像分析和自动驾驶等。CNN的主要优势包括参数共享机制减少过拟合，平移不变性使模型对图像位置变化不敏感，层次化特征提取能够从简单到复杂逐步学习特征，以及端到端的学习方式。这些特点使CNN成为深度学习中最成功的模型之一。